1. 引言
在信息时代的浪潮中，互联网与大数据、人工智能、云计算等前沿科技推动着人类历史的迭代，劳动也被卷入这场历史运动当中，以数字化为特征的新型劳动形式，即数字劳动成为创造历史的新型实践形式[1]。数字经济作为以信息技术为核心驱动力的新型经济形态，已深刻改变生产、分配、交换与消费的传统模式。在全球范围内，互联网、大数据、人工智能等技术推动企业商业模式创新和生产方式转型，构成了新的经济增长引擎。数字经济规模持续扩大，成为国民经济体系的重要组成部分，同时引发价值创造机制与劳动关系的新挑战。要深入理解和指导数字经济发展，必须从深层次理论视角进行分析。马克思主义政治经济学作为分析生产关系与生产力矛盾的经典理论，为理解数字经济的内在逻辑与时代创新提供了重要视角。该理论关注生产要素、价值规律、资本流动与劳动关系演变等核心问题，是理解数字经济时代经济结构变迁的重要工具。学者周园在《数字时代算法用工管理对劳动法的挑战及应对》中写出：《人物》2020年刊登的《外卖骑手，困在系统里》、2021年刊登的《外卖骑手，倒在寒冬里》，以及2022年其他媒体刊登的《外卖女骑手，在“男性系统”生存》《外卖女骑手，被困在“过渡经济”里》等具有广泛、深刻、持续影响的报道与评论[2]，将现实生活中已经发生的或将要发生的算法管理对劳动者权益的危害与威胁一次次曝光于公众的视野，引发了国家、社会与个人对算法用工管理如何被合理有效规制的高度关注。所以近年来学界已有针对数字经济与政治经济学的理论探讨，强调需要在新时代条件下重构政治经济学框架以分析数字经济的结构性问题。
2. 数字经济与马克思主义政治经济学的基础理论重构
2.1. 新型生产力——数据与信息技术
生产力是社会物质生产能力的总和，是推动人类社会发展和进步的最终决定力量，生产力的发展状况代表着人类改造和利用自然的广度和深度，标志着人类社会的发展水平和文明程度，生产力理论也成为马克思主义政治经济学和哲学范畴的基本理论[3]。数字经济的核心生产力不仅包括传统的劳动力与物质资本，还包括数据、算法和数字平台等新型生产要素。作为资本主义生产体系中新出现的生产力形式，数据具有存储、复制与增值的特性，使得生产力提升的逻辑不再完全依赖物质资本扩张。数据作为生产要素的价值属性引发新的理论讨论：如何界定数据的价值量？数据生产在价值创造过程中扮演怎样的角色？这些问题挑战了传统以劳动时间为中心的价值论分析，并且在数字生产过程中劳动本身在平台算法与自动化技术的运作下产生了新的分工与价值形式，这对政治经济学的价值理论提出了实证检验的需求。
2.2. 生产关系的数字化重塑
数字经济推动生产关系深刻变革，数字经济的发展极大地推动了生产力的飞跃，新质生产力不断涌现，生产效率得到了前所未有的提升[4]。平台企业通过数字技术构建新的生产组织模式，改变了劳动过程与劳资关系。例如共享经济、众包劳动等新型就业形式打破了传统劳动合同制度，使劳动力市场呈现高灵活性与低保障性并存的状态。在这种模式中，劳动者与平台之间的关系越来越依赖于算法分配与数字监管，使得劳动主体性与劳动安全保障面临新的挑战。从马克思主义政治经济学角度看，这体现了生产关系对生产力发展的适应性变迁，同时也暴露出新的矛盾，包括劳动价值如何被计量和分配、劳动者主体权利的保障等问题。
2.3. 价值创造与分配机制的重构
马克思主义劳动价值论强调剩余价值来源于工人的“活劳动”。在数字资本主义语境中，数字劳动作为“活劳动”的新形态成为创造剩余价值的新源泉[5]。在数字平台经济中，网络效应与用户数据积累成为公司价值增长的重要驱动力，而非单纯的劳动投入。在这一过程中，数据不仅直接参与价值创造，还作为一种价值传递的媒介，使得信息、资源和利润在平台生态内部及其参与者之间迅速流动与转化。数据的连续使用和重复加工不仅产生新的价值，还能作为交易和互动的桥梁，促进不同主体之间的协同与增值效应，这进一步突显了数据的双重属性——既是生产要素，又是价值流转的载体。由此引发的重要理论问题是：如何界定数字时代的剩余价值创造主体？如何构建合理的价值分配体系，以兼顾效率与公平？针对这些问题，我们应将数据生产、算法设计以及平台基础设施投入视为新的生产要素参与价值创造链条，并尝试分析其对传统劳动价值衡量体系所产生的影响。
3. 数字经济创新的核心特征及矛盾
3.1. 技术驱动与平台化新生态
数字经济是以数字技术为核心驱动、以信息和数据为关键生产要素的新型经济形态，通过互联网、大数据、云计算和人工智能等技术的应用，重塑了传统经济模式和产业结构，推动了生产力的变革[6]。在这一技术驱动下，传统生产方式发生了深刻变革：生产流程数字化、服务流程智能化、商业模式生态化。以工业互联网、智能制造和网络服务平台为例，这些技术不仅提升了企业生产效率，还通过数据实时反馈与学习优化生产决策，实现了资源配置效率的历史性跃升。数字技术通过提升创新知识积累和生产效率，对企业劳动份额和收入分配产生复杂影响，在某些情况下还能提高普通劳动者的收入份额，缩小企业内部的数字鸿沟，这证明技术创新在改善企业内部劳动结构中具有双向效应。
平台企业是数字经济生态构建的重要主体，它们通过网络效应和规模效应迅速聚合用户、数据与资本，进而形成强大的市场影响力。例如电子商务平台不仅是商品交易场所，更整合了物流、金融、广告、客户关系乃至供应链管理，形成跨领域的平台生态系统。这种生态化的技术整合极大提高了生产力，总体上推动了社会劳动生产率的提高。与此同时，这种平台化也导致市场力量高度集中，核心平台凭借规模数据资源和算法优势在竞争中处于主导地位，可能引发技术垄断和市场集中化的风险，削弱新进入者的创新动力和市场机会，进而对市场公平形成挑战。
从马克思主义政治经济学视角来看，在这种技术的推动下平台新生态体现了生产力与生产关系之间的矛盾：一方面生产力快速发展推动社会物质丰富和生产组织复杂化，另一方面现有制度框架、资源分配和治理机制可能无法及时适应这种转型，从而带来新的不平衡与结构性矛盾。
3.2. 劳动关系的再界定与劳动者权益问题
数字经济催生了多样化的就业形式，包括平台零工经济、远程协作、众包劳动等柔性就业形态，为劳动者带来了更大的灵活性和参与机会。然而，这种灵活性背后也隐藏着劳动保障缺失、收入不稳定、社会保险覆盖率低等问题。数字平台利用算法管理和实时绩效反馈对劳动过程进行监控，使劳动过程更加依赖数字系统，而不是传统的劳动合同和劳动组织形式。在这种背景下，劳动者的工作时间、任务分配甚至收入结算都由算法自动决定，这种“算法管理”既提升了劳动调度效率，也削弱了劳动者对自身劳动条件的谈判能力。在马克思主义政治经济学框架中，这反映了生产力发展与生产关系之间的矛盾。传统劳动价值理论强调劳动时间是价值形成的源泉，而进入数字经济时代，资本隐藏在数字劳动的荫蔽下，劳动者对被包裹在“虚假精神满足”外壳里的剥削不自知，并自愿加入生产的过程，生产方式的改变使得生产关系发生了变化[7]。随着劳动形式的重构，劳动者也对制度性诉求提出更强要求，如算法透明、最低收入保障、职业安全与社会保险等权利保障，这体现了劳动关系再界定的迫切性。
3.3. 数据集中与数字鸿沟问题
在数字经济中，数据已成为一种新的关键生产要素。大型平台企业通过对用户行为数据、交易数据和系统运行数据的持续积累，掌握了庞大的信息资源，这不仅增强了其平台算法的精准性，还形成了对市场信息和资源分配的控制力。这种数据资源的集中有利于规模效应、创新效率提升和服务个性化，但也可能带来竞争壁垒和资源垄断，削弱中小企业参与市场竞争的能力，同时使市场力量进一步向少数巨头集中。
数据集中还可能加剧“数字鸿沟”——即技术接入、数字技能、资源利用和机会分享的差异性。数字鸿沟不仅体现在城乡、区域发展不均，还反映在不同社会群体对数字技术能力的掌握差异上。如基础设施薄弱地区的劳动者更难获得数字经济参与机会，这不仅影响其收入机会，还可能限制其从数字经济增长中获益的能力。规避数字鸿沟，实现获取数字信息资源的机会平等与资源均衡分配成为数字经济时代实现共同富裕的关键一步[8]，所以需要完善数字基础设施建设、促进数字技能培训、推动数字普惠金融等多方面举措，以增强弱势群体的数字参与能力，从而推动更加均衡和可持续的发展。数字鸿沟的存在不仅加剧社会不平等，还可能影响国家整体的劳动流动性和可持续发展，因此在数字经济制度设计中应引起高度关注。从政治经济学的视角，这种鸿沟是生产力发展和社会再生产条件之间的结构性矛盾表现，需要通过制度创新与政策干预加以调节。
4. 数字经济时代下制度创新的路径选择
4.1. 构建公平的数据生产要素市场
在数字经济时代，数据已经成为关键的生产要素，与劳动、资本、土地等传统生产要素共同推动社会生产力的发展。然而，由于数据的非排他性、非竞争性等特征，如何对数据进行产权界定、交易与价值分配成为制度创新的核心难题。当前政策与学术界普遍认为，必须构建系统的数据要素市场，以实现数据资源的高效配置与公平利用。要构建数据产权制度并探索数据确权、定价、流通与交易机制，但由于数据所有权难以像传统要素那样绝对界定，实践中更强调对数据使用权、加工权及经营权等权利的分置安排，以促进数据流通与市场活力。同时在制度创新设计上，应着力解决以下三类问题：一是明确数据生产要素的产权归属，推进数据确权制度建设，形成涵盖个人、企业和公共主体的多层次产权框架。确权机制通过明确各类数据在生产、流通和使用环节的合法权利边界，降低数据交易中权利界定不清带来的市场摩擦，为数据要素市场的有效运行提供基础保障。二是完善数据交易规则与价格机制，使数据资源在市场中能够实现透明交易与价值流动，同时通过确权后的数据定价和收益分配机制激励更多主体参与数据生产与共享。三是强化数据安全与隐私保护制度，在保障个人权利的同时促进数据合理使用。政府应持续推进数字经济发展战略，实施国家大数据战略，深化云计算、大数据和人工智能的研发和运用，大力推进数字技术、高端精密设备等新兴数字化产业。这些措施不仅可以提高数据生产要素的交易效率，还能减轻数据资源流通的制度摩擦，从而促进数字经济创新主体的积极性和合作意愿。此外，在数据产权界定之外，还需要构建配套的法律机制，明确数据侵权责任、数据泄露惩罚和跨境数据流动规则，为数据要素市场的规范运作提供制度保障。这一制度体系的建立不仅是数字经济高质量发展的基础，更是打造公平竞争和创新生态的重要支撑。
4.2. 创新治理结构与公平竞争框架
数字经济治理的复杂性体现在其跨越行业、跨地域、跨技术和跨主体的特征。一方面，市场自由是激发技术创新和企业活力的重要机制；另一方面，缺乏有效监管将导致市场失灵、垄断力量膨胀和消费者权益受损。因此，制度创新应在市场自由与国家监管之间构建动态平衡机制。政策层面强调要健全数字经济治理体系，强化跨部门、跨层级的协同监管机制，通过合理分工和职责界定推动治理结构现代化。
公平竞争框架的核心在于反垄断与竞争政策的强化。《“十四五”数字经济发展规划》中明确要求加强反垄断和不正当竞争监管，在鼓励创新发展的同时防止资本无序扩张和市场支配地位滥用。这意味着监管政策不仅要打击传统意义上的垄断行为，也要关注数据资源掌控、算法优势利用等新型竞争问题。同时在治理结构方面，还需构建多元共治模式，即政府、企业、行业组织、社会公众共同参与规则制定和执行，以增强治理的透明度和社会参与感。多元共治可以通过建立行业自律规范、第三方数据监管平台和公众监督机制等形式实现，以避免“一刀切”监管和过度行政干预，促进数字经济环境的开放、公平与可预期发展。
4.3. 促进数字技术与社会公平协同发展
数字经济创新不仅带来技术进步和生产模式变革，也可能加剧社会不平等和数字鸿沟。因此，制度创新必须兼顾效率与公平，推动技术红利向全社会共享，这既是经济现代化的需求，也是社会可持续发展的基础。
首先，提升全民数字素养和技能是促进公平发展的重要举措。作为在工作、学习、娱乐及社会参与中展现出的对数字化技术的批判和创新性运用能力，公民数字素养的提升对加快数字化生产与消费、促进经济高质量发展，弥合数字鸿沟、推动就业公平以及建设数字化强国、抵御跨国资本主义意识形态入侵等都具有重要意义[9]。所以政府和社会力量应加强数字技能培训体系建设，通过教育、职业培训和终身学习机制提升劳动者参与数字经济的能力。特别是针对低技能劳动者和弱势群体，提供更有针对性的技能提升计划，以缩小数字技能差距，从而提升其收入能力和职业发展机会。
其次，社会保障制度需要创新以适应新的就业形式。平台零工经济等新型劳动形式虽然提供了灵活就业机会，但其劳动者在社会保险、医疗保障、失业救济等方面往往缺乏有效覆盖，且在算法驱动的派单、绩效评价等管理机制下容易面临劳动条件不透明和权益受损等问题。为此，应设计包容性更强的社会保障体系，如基于收入水平的社会保险缴费机制、灵活就业者社保补贴政策等，使数字经济参与者在享受灵活性的同时获得基本权益保障。同时，还应建立针对平台算法的审计制度，通过定期算法审查和透明度报告要求平台公开算法规则及其对劳动者工作分配、评价机制的影响，强化劳动保护，确保算法使用公平合理、避免算法压榨和歧视性待遇，从制度上提升劳动者权益的实质保障。此外，为保障数字经济发展的社会公平性，还需应对数字鸿沟问题，从基础设施建设、公共数字服务普惠性改进等层面入手，使城乡、区域和不同社会群体都能公平享有数字经济发展的成果。缩小数字鸿沟不仅是经济发展的需求，更是实现共同富裕和社会公正的重要路径。
5. 结论与展望
数字经济作为以数据为关键生产要素的新型经济形态，推动了生产力的跃升与产业结构的重塑，同时也对传统的生产关系、价值创造与分配机制提出了新的挑战。通过马克思主义政治经济学视角可以看到，数字经济在提升效率的同时也带来了数据资源集中、劳动关系重构和收入分配不平衡等矛盾，这些问题既是技术发展的结果，也是制度安排的产物。制度创新应重视数据要素的产权与参与分配机制、完善公平竞争与治理框架，以及提升劳动者权益保护和数字技能普及等方面的政策设计，以促进数字经济的高质量、包容性发展。未来研究可以进一步深化对数据价值分配机制、劳动者权益保障体系及其国际比较的探讨，为数字经济治理提供更加系统的理论与政策支持。
基金项目
本文系上海高等教育学会2024~2026年度规划研究课题(2QYB24115)的阶段性成果。
NOTES
*通讯作者。